package ds_industry_2025.ds.ds_03.T2

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc, lit, min, row_number, to_timestamp}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Calendar

/*
    4、抽取ods库base_region表中昨天的分区（子任务一生成的分区）数据，并结合dim_region最新分区现有的数据，根据id合并数据到dwd库
    中dim_region的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据create_time排序取最新的一条），分
    区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、
    dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则
    dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，
    则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用hive cli在表dwd.dim_region最新分区中，
    查询该分区中数据的条数，将结果内容截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
 */
object t4 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t3")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions", "org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val day = Calendar.getInstance()
    val current_time = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(day.getTime)
    day.add(Calendar.DATE, -1)
    val yesterday = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(day.getTime)

    val ods = spark.table("ods.base_region")
      .where(col("etl_date") === lit(yesterday))
      .drop("etl_date")
      .withColumn("dwd_insert_user", lit("user1"))
      .withColumn("dwd_insert_time", to_timestamp(lit(current_time)))
      .withColumn("dwd_modify_user", lit("suer1"))
      .withColumn("dwd_modify_time", to_timestamp(lit(current_time)))

    val dwd = spark.table("dwd.dim_region")
      .where("etl_date=(select max(etl_date) from dwd.dim_province)")
      .drop("etl_date")
      .withColumn(
        "dwd_modify_time", to_timestamp(lit(current_time))
      )

    ods.unionAll(dwd)
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        min("dwd_insert_time") over (Window.partitionBy("id"))
      )
      .withColumn(
        "row",
        row_number() over (Window.partitionBy("id").orderBy(desc("create_time")))
      )
      .where(col("row") === 1)
      .drop("row")
      .withColumn("etl_date", lit(yesterday))
      .write.mode("append").partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("dwd.dim_region")


    spark.close()

  }

}
